論文の概要: FBI-Denoiser: Fast Blind Image Denoiser for Poisson-Gaussian Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10967v1
- Date: Sun, 23 May 2021 16:20:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 15:00:01.090088
- Title: FBI-Denoiser: Fast Blind Image Denoiser for Poisson-Gaussian Noise
- Title（参考訳）: fbi-denoiser: poisson-gaussian noiseの高速ブラインド画像デノイザー
- Authors: Jaeseok Byun, Sungmin Cha, and Taesup Moon
- Abstract要約: 本稿では,ポアソン・ガウス雑音に対する高速ブラインド画像デノイザ (FBI-Denoiser) を提案する。
単一のノイズ画像に基づいて盲目的に訓練されたFBI-Denoiserは、最先端のパフォーマンスを達成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.347521523913425
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the challenging blind denoising problem for Poisson-Gaussian
noise, in which no additional information about clean images or noise level
parameters is available. Particularly, when only "single" noisy images are
available for training a denoiser, the denoising performance of existing
methods was not satisfactory. Recently, the blind pixelwise affine image
denoiser (BP-AIDE) was proposed and significantly improved the performance in
the above setting, to the extent that it is competitive with denoisers which
utilized additional information. However, BP-AIDE seriously suffered from slow
inference time due to the inefficiency of noise level estimation procedure and
that of the blind-spot network (BSN) architecture it used. To that end, we
propose Fast Blind Image Denoiser (FBI-Denoiser) for Poisson-Gaussian noise,
which consists of two neural network models; 1) PGE-Net that estimates
Poisson-Gaussian noise parameters 2000 times faster than the conventional
methods and 2) FBI-Net that realizes a much more efficient BSN for pixelwise
affine denoiser in terms of the number of parameters and inference speed.
Consequently, we show that our FBI-Denoiser blindly trained solely based on
single noisy images can achieve the state-of-the-art performance on several
real-world noisy image benchmark datasets with much faster inference time (x
10), compared to BP-AIDE. The official code of our method is available at
https://github.com/csm9493/FBI-Denoiser.
- Abstract（参考訳）: 我々は, クリーン画像やノイズレベルパラメータに関する情報が得られないポアソン・ガウシアンノイズに対する難解なブラインド・デノジング問題を考える。
特にデノイザーの訓練に「単一の」ノイズ画像しか利用できない場合、既存の手法のノイズ除去性能は満足できなかった。
近年, ブラインドピクセルワイドアフィン画像デノイザ (BP-AIDE) が提案され, 付加情報を利用したデノイザと競合する程度に性能が向上した。
しかし,bp-aideは,ノイズレベル推定手法の非効率性やbsn(ブラインドスポットネットワーク)アーキテクチャの非効率性により,推定時間の遅さに苦しめられた。
そこで本研究では,Poisson-Gaussianノイズパラメータを従来の手法よりも2000倍高速に推定するPGE-Netと,パラメータ数と推論速度の点で,より効率的なBSNを実現するFBI-Netの2つのニューラルネットワークモデルからなるPoisson-Gaussianノイズに対するFast Blind Image Denoiser(FBI-Denoiser)を提案する。
その結果、我々のFBI-Denoiserは、BP-AIDEと比較して、より高速な推測時間(x10)を持つ複数の実世界のノイズ画像ベンチマークデータセットにおいて、最先端のパフォーマンスを達成できることを示した。
私たちのメソッドの公式コードはhttps://github.com/csm9493/FBI-Denoiser.comで公開されている。
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